MIG通过虚拟地将单个物理GPU划分为更小的独立实例，这项技术涉及GPU虚拟化，GPU的资源，包括CUDA内核和内存，被分配到不同的实例。这些实例彼此隔离，确保在一个实例上运行的任务不会干扰其他实例。
使用MIG，每个实例的处理器都有独立和隔离的路径通过整个存储系统，芯片上的crossbar端口，L2 cache，内存控制器和DRAM地址总线都被唯一地分配给一个单独的实例。这确保了单个用户的工作负载可以在相同的L2缓存分配和DRAM带宽下，以可预测的吞吐量和延迟运行，即使其它任务正在抖动它们自己的缓存或饱和它们的DRAM接口。MIG能够对可用的GPU计算资源（包括流式多处理器，即SMs，以及复制引擎或解码器等GPU引擎）进行分区，从而为虚拟机、容器或进程等不同客户端提供定义好的故障隔离服务质量（QoS）。MIG允许多个GPU实例在单个物理NVIDIA Ampere GPU上并行运行。
接着我们来了解下MIG中的一些名称和概念介绍：
流多处理器（SM，Streaming Multiprocessor）：流多处理器（SM）在GPU上执行计算指令 GPU内存切片：GPU内存切片是GPU内存的最小部分，包括相应的内存控制器和缓存。一个GPU内存切片大约是GPU总内存资源的八分之一，包括容量和带宽； GPU SM切片：GPU SM切片是GPU上SM的最小部分。在MIG模式下配置时，一个GPU SM片大约是GPU可用SM总数的七分之一； GPU实例：GPU实例（GI）是一个或多个GPU切片和其它GPU引擎（DMAs、NVDECs等）的组合。一个GPU实例中的任何东西总是共享所有GPU内存切片和GPU引擎，但它的SM切片可以进一步细分为计算实例（CI，Compute Instance）。GPU实例提供内存QoS。每个GPU切片包含专用的GPU内存资源，限制可用容量和带宽，并提供内存QoS。每个GPU内存切片获得GPU总内存资源的1/8，每个GPU SM切片获得SMs总数的1/7。
计算实例：一个GPU实例可以细分为多个计算实例。计算实例（CI）是父GPU实例的SM切片和其它GPU引擎（DMAs、NVDECs等）的一个子集。CIs共享内存和引擎。
MIG 技术关键特点：
1.资源划分：MIG 允许将一块物理 GPU 分割成多个 GPU 实例，每个实例具有自己的 GPU 核心、GPU 内存、NVLink 带宽等资源。这样可以更好地控制和划分 GPU 资源。
2.多租户支持：MIG 技术可以用于虚拟化 GPU，以便不同用户或应用程序可以共享同一块物理 GPU 而不会相互干扰。
3.动态资源调整：管理员可以根据工作负载的需求动态地重新配置 MIG 实例的资源，从而实现更好的资源利用和性能。
4.容错性：MIG 技术支持 GPU 实例的隔离，这意味着一个 GPU 实例中的问题不会影响到其他实例，从而提高了系统的容错性。
5.部署灵活性：MIG 技术可以用于云计算、虚拟化环境、容器化应用程序等多种情境，为不同的部署需求提供了灵活性。
并不是所有的显卡都支持MIG，以下是官方给出的GPU型号：
上面介绍完了，接着我们来讲下MIG的配置和使用
使用下面命令可以进行MIG功能的开启
nvidia-smi -i <GPU_ID> --mig 1
如果关闭数字1改为0，如果不指定i则是开启或者关闭所有卡的MIG功能
注意我们开启mig的卡需要单独进行重启，如果是使用nvlink的GPU需要重启所有的GPU
nvidia-smi -i 0 --gpu-reset #重启指定index的GPU nvidia-smi --gpu-reset #重启所有GPU
接着使用lgip命令查询当前GPU的GPU ID和实例ID进行后续的操作
nvidia-smi mig -lgip -i 1 +--------------------------------------------------------------------------+ | GPU instance profiles: | | GPU Name ID Instances Memory P2P SM DEC ENC | | Free/Total GiB CE JPEG OFA | |==========================================================================| | 1 MIG 1g.5gb 19 0/7 4.75 No 14 0 0 | | 1 0 0 | +--------------------------------------------------------------------------+ | 1 MIG 2g.10gb 14 0/3 9.75 No 28 1 0 | | 2 0 0 | +--------------------------------------------------------------------------+ | 1 MIG 3g.20gb 9 0/2 19.62 No 42 2 0 | | 3 0 0 | +--------------------------------------------------------------------------+ | 1 MIG 4g.20gb 5 0/1 19.62 No 56 2 0 | | 4 0 0 | +--------------------------------------------------------------------------+ | 1 MIG 7g.40gb 0 0/1 39.50 No 98 5 0 | | 7 1 1 | +--------------------------------------------------------------------------+
使用上述命令可以查看每个开启MIG的设备支持的GI实例类型，可以看到上述打印一共有五种实例类型
我们可以使用如下命令创建GI，多个ID需要使用英文逗号隔开，如果需要指定卡片还是需要添加-i参数和卡的index，例如此处就是-i 1
nvidia-smi mig -cgi [ID] nvidia-smi mig -cgi 5,14,19 -i 1
再使用lgi命令查看创建的GI列表
nvidia-smi mig -lgi
接着我们创建CI，首先使用lcip命令查看，所有可供配置选的CI实例配置
nvidia-smi mig -lcip
针对指定gi实例，配置profile index为0的CI实例
nvidia-smi mig -cci 0 -gi 1 -i 1
也可以一次性创建过个CI实例
nvidia-smi mig -cci 1,1 -gi 1 -i 1
上述命令是在GI ID为1的GI上创建两个CI profile为1的CI实例
接着我们可以执行lci命令进行查看创建情况
nvidia-smi mig -lci
然后还有一种方式可以自动根据GI使用默认CI配置，CI就不需要另外再创建
nvidia-smi mig -cgi 5,14,19 -i 1 -C
最后就是删除MIG相关配置，可以选着直接关闭MIG，然后重启GPU卡，已经配置了的mig配置会出现丢失，仅仅能保留在物理GPU卡上的mig开启和关闭状态
如果需要删除指定的CI/GI，那么可以看看以下操作
nvidia-smi mig -dci -ci 0 -gi 1 -i 1
删除GI 1实例上ID为0的CI实例，删除侯可以使用-lci的命令再次进行CI实例的查询
删除了CI接着我们就可以再删除GI了，注意，一般删除顺序是必须先CI后GI
nvidia-smi mig -dgi -gi 1 -i 1
删除GI ID为1的实例